A Volumetric Approach to Point Cloud Compression–Part II: Geometry Compression

数学 基函数 点云 几何学 压缩(物理) 数据压缩 符号距离函数 算法 基础(线性代数) 数学分析 计算机科学 人工智能 材料科学 复合材料
作者
Maja Krivokuća,Philip A. Chou,Maxim Koroteev
出处
期刊:IEEE transactions on image processing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:29: 2217-2229 被引量:46
标识
DOI:10.1109/tip.2019.2957853
摘要

Compression of point clouds has so far been confined to coding the positions of a discrete set of points in space and the attributes of those discrete points. We introduce an alternative approach based on volumetric functions, which are functions defined not just on a finite set of points, but throughout space. As in regression analysis, volumetric functions are continuous functions that are able to interpolate values on a finite set of points as linear combinations of continuous basis functions. Using a B-spline wavelet basis, we are able to code volumetric functions representing both geometry and attributes. Attribute compression is addressed in Part I of this paper, while geometry compression is addressed in Part II. Geometry is represented implicitly as the level set of a volumetric function (the signed distance function or similar). Experimental results show that geometry compression using volumetric functions improves over the methods used in the emerging MPEG Point Cloud Compression (G-PCC) standard.
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